Melhorando a Previsão de Fluxo de Trânsito com Análise de Similaridade

Prever é importante em várias áreas, como economia, estudos ambientais e transporte. A Previsão de Séries Temporais é um método que usa dados observados anteriormente ao longo do tempo para prever valores futuros. Este artigo foca em uma abordagem específica de previsão de séries temporais que utiliza semelhanças em padrões, especialmente no contexto do fluxo de tráfego.

#O que é Previsão de Séries Temporais?

Uma série temporal é uma sequência de pontos de dados coletados em ordem cronológica. Exemplos incluem leituras de temperatura, preços de ações e contagem de tráfego diário. A previsão ajuda a fazer previsões sobre tendências futuras com base em dados do passado. A importância da previsão de séries temporais cresceu nos últimos anos, especialmente por causa de suas aplicações práticas.

#Por que Usar Semelhança na Previsão?

Usar o conceito de semelhança pode aprimorar os métodos de previsão. Ao identificar padrões em dados históricos que se assemelham a tendências atuais, podemos fazer previsões mais precisas. Esse método procura trajetórias, ou caminhos de pontos de dados, que são similares a observações recentes.

#Metodologias na Previsão Baseada em Semelhança

Existem diferentes métodos para implementar a previsão baseada em semelhança. Isso inclui selecionar trajetórias semelhantes e combinar previsões dessas trajetórias selecionadas. A ideia é criar uma estrutura geral que compare várias abordagens de previsão de forma eficaz.

#Selecionando Trajetórias Semelhantes

Para selecionar trajetórias semelhantes, olhamos para dados históricos e identificamos trajetórias passadas que se assemelham ao padrão recente que queremos prever. Esse processo envolve encontrar pontos de dados que ocorreram em contextos semelhantes, garantindo que a previsão esteja enraizada em comportamentos históricos relevantes.

#Combinando Previsões Candidatas

Depois de identificar trajetórias semelhantes, o próximo passo é combinar as previsões geradas dessas trajetórias candidatas. Ao fazer uma média ou usar outro método estatístico, conseguimos uma previsão mais precisa. Essa abordagem de conjunto considera várias fontes, oferecendo uma perspectiva equilibrada sobre valores futuros.

#Experimentando com Dados de Fluxo de Tráfego

Neste estudo, focamos na previsão de fluxo de tráfego usando dados do mundo real. Dados de fluxo de tráfego podem mostrar padrões relacionados a diferentes horários do dia, estações e eventos especiais. O conjunto de dados da California PEMS fornece uma rica fonte de informações para testar nossos métodos de previsão.

#Coleta e Configuração de Dados

Os dados usados consistem em leituras de fluxo de tráfego a cada cinco minutos ao longo de vários meses. Para reduzir o ruído, combinamos essas leituras em intervalos de 15 minutos. Isso ajuda a capturar flutuações significativas no tráfego sem ser afetado pela variabilidade de curto prazo.

#Dividindo os Dados

Os dados são divididos em diferentes segmentos para otimizar os modelos de previsão. Alguns segmentos são usados para ajustar o modelo, enquanto outros são reservados para testar seu desempenho. Isso garante que possamos avaliar quão bem o modelo prevê novos dados com base em padrões históricos.

#Desafios da Previsão de Séries Temporais

Vários desafios surgem na previsão de séries temporais. Uma grande dificuldade é lidar com dados faltantes, que podem distorcer os resultados. Duas estratégias para gerenciar dados ausentes incluem substituir valores recentes ou fazer média de valores de períodos semelhantes em semanas anteriores.

#Distâncias para Medição de Semelhança

Para medir a semelhança entre trajetórias, utilizamos várias funções de distância. Essas funções quantificam quão relacionadas estão duas conjuntos de dados, permitindo identificar as trajetórias mais semelhantes. Métodos comuns incluem:

1. Distância Euclidiana: Mede a distância em linha reta entre dois pontos.
2. Distância Manhattan: Calcula a distância com base em caminhos em grade.
3. Distância Ponderada: Ajusta a importância de certos pontos de dados com base em sua relevância.

Ao escolher medidas de distância apropriadas, podemos melhorar a precisão de nossas comparações.

#Avaliando a Precisão da Previsão

Depois que os modelos de previsão foram aplicados, é essencial avaliar sua precisão. Essa avaliação nos ajuda a entender quão bem um modelo se desempenha em comparação com outros. O erro absoluto médio (MAE) e o erro percentual absoluto médio (MAPE) são métricas comuns usadas para esse propósito.

#MAE e MAPE Explicados

• MAE: Calcula a média dos erros absolutos entre valores previstos e reais. Um MAE mais baixo indica melhor precisão.
• MAPE: Fornece a média do erro percentual, permitindo uma avaliação relativa da precisão em diferentes escalas.

Essas métricas fornecem insights valiosos sobre a eficácia do modelo de previsão, ajudando a refiná-lo e melhorá-lo com o tempo.

#Previsão de Múltiplos Passos

Em alguns casos, é importante prever múltiplos pontos futuros em vez de apenas o próximo. A previsão de múltiplos passos pode ser particularmente útil na previsão de tráfego, onde entender tendências de longo prazo é crucial.

#Estratégias para Previsão de Múltiplos Passos

Uma abordagem para a previsão de múltiplos passos é fazer previsões passo a passo, onde cada previsão se baseia nas anteriores. Ao usar trajetórias semelhantes identificadas em etapas anteriores, podemos obter insights sobre pontos futuros adicionais. No entanto, a precisão pode diminuir à medida que olhamos mais adiante, então é necessário um cuidado especial para garantir previsões confiáveis.

#Previsão de Intervalos

Em vez de fornecer um único valor previsto, a previsão de intervalos oferece uma faixa dentro da qual o valor real pode cair. Isso pode ser especialmente útil em casos de incerteza, pois considera possíveis flutuações em torno do ponto previsto.

#Construindo Intervalos de Predição

Para criar intervalos de predição, primeiro identificamos valores candidatos com base em dados históricos. Ao classificar esses valores e utilizar quantis amostrais, podemos estabelecer limites superiores e inferiores para os intervalos. Esse método permite uma compreensão mais abrangente de possíveis resultados.

#Lidando com Outliers

Outliers podem distorcer a precisão das previsões. Portanto, identificar e gerenciar esses valores extremos é vital para melhorar a confiabilidade das previsões.

#Técnicas de Gestão de Outliers

Várias técnicas estão disponíveis para gerenciar outliers:

1. Winsorization: Limita valores extremos a uma certa faixa, substituindo os maiores e menores valores por valores mais moderados.
2. Método do Z-Score: Identifica outliers com base em desvios padrão da média.
3. Remoção de Cauda: Remove valores extremos de ambas as extremidades de um conjunto de dados.

Aplicar esses métodos pode levar a uma melhor precisão geral nas previsões, reduzindo a influência de pontos de dados erráticos.

#Conclusão

Este resumo apresenta um método para aprimorar a previsão de séries temporais utilizando semelhanças em padrões de dados passados. Ao focar em dados de fluxo de tráfego, destacamos como a identificação de trajetórias semelhantes pode levar a previsões mais precisas, tanto em pontos quanto em intervalos. Além disso, discutimos desafios como dados faltantes, outliers e os métodos de medir semelhança.

Os resultados indicam que previsões baseadas em trajetórias semelhantes podem ser competitivas com modelos estabelecidos. À medida que as técnicas de previsão continuam a evoluir, buscar melhorias no tratamento de padrões sazonais e aplicar diferentes métodos de aprendizado de máquina pode refinar ainda mais essas abordagens. Trabalhos futuros podem explorar metodologias específicas e novas formas de melhorar a precisão e a aplicabilidade da previsão de séries temporais.